Variational Graph Auto-Encoders,变分图自编码器 Variational Graph Auto-Encodersarxiv.org/pdf/1611.07308.pdf codespaperswithcode.com/paper/variational-graph-auto-encoders 变分图自编码器(VGAE)是一种基于变分自编码器的图结构数据上的无监督学习框架。VGAE利用潜在变量,学习无向图的可解释i安在表示,...
论文地址:Kipf T N, Welling M. Variational graph auto-encoders[J]. NIPS, 2016. 代码地址: https://github.com/tkipf/gae图神经网络可以细分为五类:图卷积网络、图注意力网络、图时空网络、图生成网络和图自…
论文标题:Variational Graph Auto-Encoders 论文作者:Thomas Kipf, M. Welling 论文来源:2016, ArXiv 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduce 变分自编码器在图上的应用,该框架可以自行参考变分自编码器。 2 Method 变分图自编码器(VGAE ),整体框架如下: ...
2. Variational Autoencoders 为什么我们需要Variational Autoencoders? Variational Avtoencoder的最大好处是特能够通过原始数据产生新的数据。而传统的Auto encoder只能够通过原始数据产生相似的数据。 主要思想: 它先学习所有的样本的分布,然后根据这个分布随机产生新的样本。 Encoder 以一个点X作为输入,产生均值 和 。
Variational Graph Autoencoders Method Based on Attentional Mechanisms for Overlapping Community Detection It applies a variational graph autoencoder based on attentional mechanisms to learn the representation of nodes in the graph and enhances the representation ... K Wen,M Lin,X Zhu,... - Internati...
VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解 摘要 在本文中,我们提出了一个结合了RNN和SGVB优势的模型:变分自动编码器(VRAE)。 这种模型可用于对时间序列数据进行有效的大规模无监督学习,将时间序列数据映射到潜在向量表示。 该模型是生成模型,因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这项工作的一个重要贡献是该模型可以...
Variational Graph Autoencoder with Adversarial Mutual Information Learning for Network Representation Learning 作者:Li, Dongjie; Li, Dong; Lian, Guang 来源:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2022, 17(3): 3555809. DOI:10.1145/3555809 ...
《Variational Graph Auto-Encoders (VGAE)》T N. Kipf, M Welling [University of Amsterdam] (2016) http://t.cn/Rf9wcYO
In this study, we present a deep learning framework with variational graph auto-encoder for miRNA-disease association prediction (VGAE-MDA). VGAE-MDA first gets the representations of miRNAs and diseases from the heterogeneous networks constructed by miRNA-miRNA similarity, disease-disease similarity,...
基于蒙特卡罗方法地变分推断有一个很著名的例子,就是变分自编码器(Variance Auto-Encoder, VAE),VAE的精髓在于reparameterization trick,我们会在后面详细介绍。 平均场假设下的变分下界推导 平均场假设是说,隐变量 \boldsymbol{x} 的各部分之间互相独立,用数学公式表达就是, \boldsymbol{x} 可划分为M个部分:\bold...